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一种带松弛因子的统计粗糙集挖掘算法 被引量:1

Mining algorithm based on statistical rough sets with relaxation
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摘要 针对实际应用领域数据挖掘的数据特征提出了基于底层数据信息归纳的带松弛因子的统计粗糙集数据挖掘算法DMSRIIR。该算法引进了保持原始底层数据信息的机制以及求近似约简的松弛因子 ,可以有效地避免生成规则的偶然性以及解决部分分类的问题。DMSRIIR还提供了应用粗糙集于实际数据挖掘的系统方法。实验表明了算法的可行性与有效性。 This paper presented a data mining algorithm DMSRIIR based on statistical rough sets model and the information induction of the primitive data. A mechanism to keep the low level data information and a relaxation factor to compute the approximate reduct were introduced. DMSRIIR can avoid generating the casual rules, and can solve the partial classification problem. DMSRIIR also provides a systematic method to use rough set mining various data sets. Experiments with UCI's databank show its validity and efficiency.
作者 刘发升 杨惠
出处 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第8期61-62,68,共3页 journal of Computer Applications
基金 江西省教育厅科技攻关计划项目 南方冶金学院博士研究基金项目
关键词 数据挖掘 粗糙集 松弛因子 启发式 data mining rough sets relaxation heuristics
  • 相关文献

参考文献4

  • 1[1]Slezak D, Ziarko W. Variable Precision Bayesian Rough Set Model [A]. Wang G. Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing [C]. Berlin: Springer, 2003. 312 - 315.
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  • 3[3]Pawlak Z, Wong SKM, Ziarko W. Rough sets: probabilistic versus deterministic approach[J]. International Journal of Man-Machine Studies, 1988, 29(1): 81 - 95.
  • 4[4]Ziarko W. Variable precision rough set model [J]. Journal of Computer and System Science, 1993, 46(1): 39 - 59.

同被引文献64

引证文献1

二级引证文献12

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